ニューラルネットワークにおける学習アルゴリズムの確認方法
1 回表示 (過去 30 日間)
古いコメントを表示
ニューラルネットワークにおける学習アルゴリズムはどのように確認すればよいでしょうか?
例えば以下のコードでは、
[X,T] = simpleseries_dataset;
net = layrecnet(1:2,10);
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,T);
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai);
view(net)
Y = net(Xs,Xi,Ai);
perf = perform(net,Y,Ts)
規定の学習アルゴリズムであるレーベンバーグ・マルカート法逆伝播が実行されていることがわかります。
以下の関数等で学習後のニューラルネットワークの構造は確認できますが、
genFunction(net,'preditction_layrecnet_Fcn','MatrixOnly','yes');
これらの重み更新が具体的にどのように行われているのかを確認する方法は無いのでしょうか?
genFunction関数の様にレーベンバーグ・マルカート法逆伝播などの学習アルゴリズムを関数として書き出すことはできないでしょうか?
0 件のコメント
採用された回答
michio
2020 年 5 月 12 日
リンク先の構文に
net.trainFcn = 'trainlm'
などと記載があると思いますが、net.trainFcn で使用される学習アルゴリズムを確認できます。
例えば
edit trainlm
と実行すると関数の中身も確認できますが、お役に立ちますでしょうか。
2 件のコメント
その他の回答 (0 件)
参考
カテゴリ
Help Center および File Exchange で Deep Learning Toolbox についてさらに検索
Community Treasure Hunt
Find the treasures in MATLAB Central and discover how the community can help you!
Start Hunting!